코딩코딩82 빅데이터분석기사 실기 준비 - 분류 모델 11개 비교 import pandas as pd import numpy as np import time from sklearn.model_selection import StratifiedKFold as SKF from sklearn.metrics import roc_auc_score,f1_score,precision_score,accuracy_score X_train = pd.read_csv('X_train.csv',encoding='cp949') y_train = pd.read_csv('y_train.csv',encoding='cp949') X_train = X_train.drop('cust_id',1).fillna(0) y_train = y_train['gender'] X_train = pd.concat([X_t.. 2021. 6. 16. LinearRegression의 fit_intercept 파라미터 알아보기 fit_intercept를 True로 하면 y절편 값을 구하고, False로 하면 그러지 않는다. 보통 구할 것이므로 디폴트는 fit_intercept=True이다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline np.random.seed(42) # 난수 생성, shape은 100,1 # w0 = 6, w1= 4 X = 2 * np.random.rand(100,1) y = 6 + 4*X + np.random.rand(100,1) plt.scatter(X,y) from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR yes_inter = LR(fit_intercept=True) no_i.. 2021. 5. 31. 주피터 노트북 가상환경 커널 추가하기 삭제하기 conda activate 가상환경이름 pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name 커널이름 jupyter kernelspec uninstall 커널이름 2021. 5. 16. ValueError: Setting a random_state has no effect since shuffle is False. You should leave random_state to its default (None), or set shuffle=True. 발생 이유 from sklearn.model_selection import KFold rkf = KFold(n_splits=5, random_state=42) 하이퍼 파라미터 중 random_state를 설정해놓고, shuffle=True 설정을 안 해줘서 그렇다. 랜덤의 여지가 없는데 랜덤하게 하라고 명령한 것이다. 해결방법 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) 하이퍼 파라미터에 shuffle=True를 넣어준다! 해결 완료. 2021. 4. 28. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 21 다음
